こんにちは、データエンジニアの @masaki925 です。 今年の春リニューアルされたスタディサプリの中学講座にて、レコメンドシステムを新規構築しました。 そのアーキテクチャが、当初意図していなかったものの、結果的にはCQRS (Command Query Responsibility Segregation) パターンと呼べるものになっていました。 本記事では、CQRS の特徴に則って当該アーキテクチャを紹介しつつ、今後に向けて考察します。 CQRS パターン + イベントソーシング なぜCQRS + イベントソーシングか 1. 分析用の学習ログと、レコメンドシステム用の学習ログは分けたい 2. 直前の学習状況をリアルタイムに反映したレコメンドをしたい 3. レコメンドロジックはルールベースで開始し、ログが溜まったのちに機械学習(ML) ベースに移行したい 4. 学習ログはスナップショ
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